Bańka AI? To nie tylko Nvidia. Kosmiczne wyceny centrów danych

„Bańka AI” – takie nagłówki coraz częściej pojawiają się w serwisach finansowych. I niekoniecznie dotyczą Nvidii, nawet jeśli jej kosmiczna wycena od czasu do czasu budzi nerwowość inwestorów. Inwestorzy, chcąc uzyskać ekspozycję na AI, coraz częściej inwestują w spółki budujące infrastrukturę dla sztucznej inteligencji. Stąd wzięły się niedawne spektakularne wzrosty kursu Oracle. Czy lokowanie wielkich nadziei w akcjach właścicieli centrów danych, spółkach budujących infrastrukturę do niepewnej przyszłości AI to podejmowanie zbyt wysokiego ryzyka czy też w miarę „pewny” zakład?

„Bańka AI” – to sformułowanie jest na ustach wszystkich obserwatorów giełdy. Już w sierpniu o bańce mówił Sam Altman, szef OpenAI, czyli najważniejszego startupu działającego w „przemyśle” związanego ze sztuczną inteligencją. Ostatnio o bańce spekulacyjnej mówił też założyciel Amazona Jeff Bezos. Jak wskazał, obecnie spółki AI dostają od inwestorów miliardy, choć nie mają jeszcze produktu, który mogłyby sprzedać. Jak mówił, „w ferworze tej ekscytacji inwestorom ciężko jest odróżnić dobre pomysły od złych”.

A tymczasem szaleństwo się rozpędza. Kilka dni temu Bloomberg podał nieoficjalną informację, że globalne konsorcjum banków, w którym biorą udział m.in. amerykański JPMorgan Chase i japoński Mitshubshi Group, przygotowuje się do uruchomienia największego w historii programu emisji obligacji na finansowanie centrów danych – o wartości 38 mld dolarów dla firmy Oracle. Transakcja będzie podzielona na dwa oddzielne, zabezpieczone majątkiem firmy kredyty, jeden na budowę centrów danych w Teksasie, a drugi dla podobnego projektu w Wisconsin – podaje Bloomberg.

Inwestycja ma się zakończyć w ciągu czterech lat. Obligacje prawdopodobnie będą oferowały inwestorom 2,5 punktu procentowego powyżej rynkowej ceny pieniądza w USA. Byłaby to największa tego typu transakcja dotycząca infrastruktury sztucznej inteligencji. To część wielkiego planu Oracle, polegającego na zainwestowaniu 500 mld dolarów w infrastrukturę AI wraz z jednym z liderów tej branży – OpenAI. W konsorcjum organizującym finansowanie, poza JPMorgan i Msthubishi mają wziąć udział Wells Fargo, BNP Paribas, Goldman Sachs, Sumitomo Mitsui i Societe Generale.

To kolejna gigantyczna operacja finansowania dłużnego inwestycji w centra danych. Niedawno Meta Platforms emitowała obligacje o wartości 29 mld dolarów na rozbudowę centrum danych w wiejskiej Luizjanie. Papiery sprzedały się na pniu i są rozchwytywane nawet na rynku wtórnym.

Nie można w OpenAI? Zainwestujmy w infrastrukturę

Od kilku lat technlogia sztucznej inteligencji przyciąga uwagę inwestorów i ich pieniądze. Zyskują na tym producenci akceleratorów AI, tacy jak Nvidia, AMD czy Broadcom, a także firmy budujące rozwiązania AI. Wobec trudności w inwestowaniu w największych developerów rozwiązań AI, takich jak OpenAI i Anthropic (bo są to firmy prywatne, nie można kupić ich akcji na giełdzie), część inwestorów zwróciła swoją uwagę w firmy oferujące infrastrukturę dla AI.

Jedną z pierwszych takich firm, które z sukcesem pozyskały pieniądze od inwestorów, był CoreWeave, operator centrów danych AI. W ofercie publicznej przeprowadzonej w marcu firma pozyskała 1,5 mld dolarów przy wycenie 23 miliardów dolarów. Z kolei kilka tygodni temu Oracle ogłosił umowę z OpenAI, dzięki której spodziewa się uzyskać 381 mld dolarów przychodów ze swojej chmury obliczeniowej w ciągu pięciu lat.

Inwestorzy zareagowali entuzjazmem, założyciel firmy Larry Ellison był przez chwilę najbogatszym człowiekiem na Ziemi. Potem entuzjazm trochę osłabł, zwłaszcza kiedy rozeszła się wieść, że marża brutto na wynajmowaniu klientom akceleratorów Nvidii to zaledwie 14% – w porównaniu do 67% marży brutto na sprzedaży osiągniętej przez firmę w ostatnim kwartale. Inwestorów nieco zmroziła świadomość, że nowy, większy, bardziej chmurowy Oracle może być też istotnie mniej dochodowy.

Swoistą wisienką na torcie było niedawne wejście na giełdę firmy Fermi America, która planuje wybudować potężne centrum danych w Amarillo w Teksasie. Firma, założona zaledwie kilka miesięcy temu, nieodnotowująca jeszcze żadnych przychodów i z prezesem, który doprowadził swoją poprzednią firmę do bankructwa, pozyskała co prawda „zaledwie” niecałe 700 mln dolarów, ale przy wycenie około 13 mld dolarów. A na dodatek po debiucie jej akcje poszybowały w górę o ponad 50%, podbijając wycenę firmy do przeszło 20 mld dolarów. A firma nie ma nawet jednego wiążącego kontraktu na swoje usługi.

Oczywiście w zakresie infrastruktury AI mamy też wielkie firmy chmurowe, takie jak Amazon, Microsoft czy Google. W ich przypadku jednak oprócz biznesu chmurowego i związanej z nim ekspozycji na AI mamy mieszankę różnych biznesów – od aplikacji biurowych po handel detaliczny – co jednak niekoniecznie musi odpowiadać zwolennikom „czystej” ekspozycji na AI.

Bilionowe potrzeby inwestycyjne centrów danych

AI pożera olbrzymie ilości mocy obliczeniowych i jeśli miałaby zostać wdrożona w całej gospodarce, to będziemy potrzebowali o wiele więcej mocy obliczeniowej, niż mamy obecnie. Według szacunków firmy konsultingowej McKinsey zbudowanie wystarczającej mocy obliczeniowej, by zaspokoić potrzeby AI, będzie kosztować 5.2 biliona dolarów do 2030 roku. W sumie inwestycje w centra danych – również te niezwiązane z AI – mają pochłonąć 6,7 biliona dolarów.

Obecnie na inwestycje w centra danych pięć największych firm chmurowych wydaje około 370 mld dolarów i była to zapewne zdecydowana większość inwestycji w tym sektorze. By osiągnąć oczekiwane przez McKinsey inwestycje, wydatki przez resztę dekady musiałyby przyspieszyć do niemal biliona dolarów rocznie.

I tu pojawia się kilka pytań. Czy popyt na usługi AI faktycznie aż tak wzrośnie? Czy usługi AI wygenerują wystarczające przychody, by za to wszystko zapłacić? Czy pieniądze od inwestorów się nie skończą (zwłaszcza w przypadku mniejszych graczy), pozostawiając niedokończone inwestycje i masę długów, niewykluczone, że również bankructw? Czy produkcja energii elektrycznej jest w stanie wzrosnąć wystarczająco, by zaspokoić potężny nowy popyt? I czy koszt polityczny szybujących do góry cen prądu nie okaże się za wysoki?

Śmiałe wizje centrów danych, nijaka teraźniejszość

Sam Altman, szef OpenAI, czyli obecnie najważniejszego startupu AI, od dawna narzekał, że Microsoft, partner jego firmy, nie buduje centrów danych AI wystarczająco szybko, by zaspokoić potrzeby startupu. Stąd niedawne umowy z Oracle, Nvidią i AMD zakładające zbudowanie co najmniej kilkunastu GW mocy obliczeniowych.

Ale wizje Altmana idą zdecydowanie dalej – według wewnątrzfirmowej komunikacji spodziewa się on, że firma będzie potrzebować około 250 GW mocy obliczeniowych w 2033 roku. To jest mniej więcej jedna trzecia szczytowego zapotrzebowania na energię elektryczną w Stanach Zjednoczonych. Pojawia się pytanie, czy to w ogóle realistyczne przewidywania. W 2024 centra danych największych dostawców chmurowych (hyperscalers) dysponowały mocą niecałych 40 GW, z tego zapewne tylko nieco 10 GW stanowiły centra danych AI.

Baza kliencka sztandarowego produktu OpenAI, czyli ChatGPT, rośnie co prawda w zawrotnym tempie i niedawno osiągnęła 800 mln aktywnych użytkowników tygodniowo, ale nie będzie rosła w nieskończoność – na świecie jest około 5,5 mld użytkowników internetu, a więc osób, które mogłyby z ChatGPT korzystać. Do tego wśród nich jest 1,1 mld Chińczyków – a trudno oczekiwać, by państwo chińskie łaskawym okiem patrzyło na swych obywateli korzystających z ChatGPT zamiast Qwena czy DeepSeeka.

Nawet jeśli więc ChatGPT zawładnie umysłami większości użytkowników internetu, to trudno oczekiwać, by wzrost konsumenckiej bazy klienckiej podniósł zapotrzebowanie OpenAI na moc obliczeniową więcej niż do kilkunastu GW. Skąd pozostałe ponad 200 GW? Zapewne Altman spodziewa się, że takie będzie zapotrzebowanie od klientów biznesowych. Ale tu sprawy kuleją jeszcze bardziej niż w segmencie konsumenckim. Jak pokazało niedawne badanie MIT, 95% projektów wdrożenia AI w firmach kończy się na fazie pilotażu.

Są wyjątki – na przykład Klarna czy Duolingo z powodzeniem stosują AI, by ograniczać koszty – ale większość firm podchodzi do adopcji AI ostrożnie. Na razie więc wizja Altmana mówiąca o potrzebie „zorganizowania” 250 GW mocy obliczeniowej pozostaje tym właśnie – wizją. AI jeszcze nie weszła na tyle do naszej tkanki biznesowej i społecznej, by tego typu moce obliczeniowe były potrzebne. Może przez te pięć lat nadejdzie przełom, ale na razie powody do optymizmu są umiarkowane.

Gigainwestycje w gigawaty. A kto za to zapłaci?

Drugą kwestią jest, czy usługi AI wygenerują wystarczająco dużo przychodów, by wydatki na infrastrukturę się zwróciły. Jak szacuje Bain & Co, by móc sfinansować w zrównoważony sposób ekspansję centrów danych, potrzebne by było około 2 bilionów dolarów przychodów rocznie takich centrów. Nawet przy optymistycznych założeniach uda się osiągnąć co najwyżej 1,2 mld dolarów. A trzeba dodać, że szacunki co do kosztów budowy centrów danych są w przypadku Baina (na poziomie 3 mld dolarów) niższe niż w przypadku McKinseya.

A mówimy tu o przychodach wszystkich usług chmurowych. Tymczasem usługi AI, które odpowiadają za lwią część nowego zapotrzebowania na moc obliczeniową, generują relatywnie niewielkie przychody – OpenAI, który prawdopodobnie znacznie wyprzedza inne firmy AI pod względem przychodów, osiągnął w połowie roku sprzedaż na poziomie 1 mld dolarów miesięcznie, co zapewne przełoży się na przychody rzędu 12 mld dolarów, może nieco więcej, za cały 2025 rok.

Jeśli porównamy to do tych około 370 mld dolarów wydanych na rozwój centrów danych w tym roku przez największych graczy chmurowych, to dysproporcja staje się uderzająca. Oczywiście wszyscy mają nadzieję, że w końcu usługi AI zaczną być kupowane na masową skalę przez przedsiębiorstwa. Jednak, jak wspomniałem, wdrożenia idą słabo, a firmy niechętnie wydają nawet te 30 dolarów miesięcznie na pracownika za Copilota do pakietu Office Microsoftu.

Dodatkowo, jak na razie standardem jest darmowy dostęp do chatbotów dla klientów indywidualnych. Jeśli to się nie zmieni albo nie nastąpi jakaś rewolucja w adopcji AI w firmach, to szanse na to, że inwestycje w centra danych AI się zwrócą, pozostają niskie.

A w tym wypadku inwestorzy w końcu stracą cierpliwość i przestaną dolewać pieniądze – co będzie bolesne zwłaszcza dla takich startupów infrastrukturalnych jak CoreWeave czy Fermi America. Bo bez pieniędzy inwestorów nie skończą swoich projektów i staną przed wizją bankructwa. Mniejszym problemem jest to dla gigantów w rodzaju Amazona czy Microsoftu – najwyżej zawieszą inwestycje, ewentualnie niektóre spiszą na straty. Ich biznesu to raczej nie zachwieje.

Niektórzy analitycy i obserwatorzy branży uważają, że Sam Altman tworzy na naszych oczach jedną z największych baniek spekulacyjnych. To sieć powiązań, w którym firmy są od siebie uzależnione: Nvidia inwestuje w OpenAI, by sprzedawać jej czipy. Z kolei Oracle kupuje czipy Nvidii, by wynajmować je OpenAI. A CoreWeave wynajmuje procesory OpenAI. Jeśli na końcu to wszystko nie zacznie zarabiać pieniędzy, cała sieć złoży się jak domek z kart.

Tylko skąd te gigawaty?

Według szacunków McKinsey te 5,2 biliona dolarów na centra danych AI pójdzie na zbudowanie około 125 GW mocy obliczeniowych do 2030 roku. Tyle tylko że dokładnie tyle samo będzie potrzebnych mocy wytwórczych energii elektrycznej. Problemem niekoniecznie są koszty. Zbudowanie 1 GW mocy elektrycznej kosztuje od nieco ponad 1 mld dolarów dla bloków gazowo-parowych do niemal 10 mld dolarów dla reaktorów jądrowych. To relatywnie niewielkie pieniądze przy 30 mld dolarów, jakie kosztuje wybudowanie 1 GW centrum danych AI.

Problemy leżą gdzie indziej. Po pierwsze problemem jest niedopasowanie cyklu inwestycyjnego centrów danych do cyklu inwestycyjnego bloków energetycznych. Ten pierwszy trwa 2–3 lata, ten drugi zwykle około ośmiu, a w przypadku projektów jądrowych jeszcze dłużej. To oznacza, że większość projektów budowy mocy wytwórczych, jeśli jeszcze nie zostały rozpoczęte, te nie zostaną skończone przed 2033 rokiem.

Drugim problemem jest niepewność co do faktycznego zapotrzebowania centrów danych na energię elektryczną. Spółki energetyczne muszą wkalkulować ryzyko, że popyt na moce obliczeniowe, a więc i na elektryczność, wcale nie wzrośnie aż tak bardzo. A to oznacza, że do nowych inwestycji będą podchodzić ostrożnie.

Kolejnym problemem jest to, że najtańsze źródła generacyjne, czyli wspomniane bloki gazowo-parowe, nie jest wcale tak łatwo zbudować – jak się okazuje, po turbiny do takich bloków ustawiła się już długa kolejka. To oznacza, że nawet już zaplanowane bloki energetyczne mogą być uruchamiane z opóźnieniem. Dla spółek rozwijających centra danych to olbrzymi dylemat. Czy budować centrum danych bez gwarancji, że zostanie podłączone do sieci, czy też wstrzymać projekt do uzyskania odpowiedniej promesy? I z jedną, i z drugą opcją wiążą się ryzyka.

Inteligencja sztuczna, ale problem polityczny prawdziwy?

To oczywiście nie jest tak, że centra danych nie są podłączane do sieci – to się dzieje co chwila, mimo że skala inwestycji wciąż jest daleka od tej, jakiej spodziewa się McKinsey. Już jednak te mniejsze dotychczasowe inwestycje doprowadziły do istotnych zmian na rynku energii elektrycznej, zwłaszcza w USA, gdzie buduje się największą ilość centrów danych.

Nowy popyt od operatorów chmurowych w wielu miejscach w USA wywindował ceny hurtowe energii elektrycznej do niewidzianych od dawna poziomów. W niektórych miejscach ceny w ciągu ostatnich pięciu lat wzrosły trzyipółkrotnie. I te wzrosty w hurcie są następnie przenoszone na konsumentów.

Problem jest najbardziej dotkliwy na północnym wschodzie USA, gdzie znajduje się kilka z największych klastrów centrów danych. To w dużej mierze stany głosujące tradycyjnie na Demokratów, więc republikańska administracja mogłaby wzruszyć ramionami – tyle tylko że problem dotyka również kilku tzw. swing states, a więc stanów, w których raz wygrywają demokraci raz republikanie. Tak jest na przykład w przypadku Ohio, Pensylwanii, Michigan czy Wisconsin.

Wybory prezydenckie są co prawda za ponad trzy lata, ale tzw. midterms, w których wybierany jest pełny skład Izby Reprezentantów i około 1/3 Senatu, nadejdą już w przyszłym roku. Republikańska większość w obu izbach jest dość skromna, a szybujące w przestworza ceny prądu będą wygodnym wektorem ataku dla Demokratów. Może więc się pojawić presja na spowolnienie ekspansji centrów danych.

Ryzyka inwestowania we właścicieli centrów danych

Lista ryzyk jest znacznie dłuższa. Oprocentowanie długu korporacyjnego jest relatywnie niskie, czyniąc finansowanie w miarę tanim, ale powrót Fed do podwyżek stóp uczyniłby finansowanie olbrzymich nakładów na centra danych znacznie droższym. Znaczna część inwestycji jest finansowana z tak zwanego długu prywatnego udzielanego na niekoniecznie transparentnych zasadach. Już nie wspomnę o czynnikach geopolitycznych – na przykład blokada Tajwanu i ulokowanych tam fabryk TSCM odcięłaby budowane centra danych AI od niezbędnych im akceleratorów AI.

Póki co inwestorzy zachowują się, jakby tego nie zauważali. Bez zmrużenia okiem kupują akcje Fermi America, nabywają obligacje firm technologicznych na potęgę (w tym roku za 157 mld dolarów, czyli o 70% więcej niż w zeszłym), w tym 18 mld dolarów w obligacjach Oracle, mimo że podnosi to dług firmy do 100 mld dolarów akurat wkrótce po tym, jak poinformowała, że jej wolne przepływy pieniężne po raz pierwszy od 1992 roku były ujemne – czyli że firma wydawała więcej gotówki, niż jej generowała.

Generalnie dług wydaje się mniej ryzykowny (i zapewne potencjalnie mniej zyskowny) niż kupowanie akcji spółek firm technologicznych na obecnych mocno wymagających wycenach – tak przynajmniej sugeruje strateżka rynkowa JP Morgan Stephanie Aliaga. Jednak nawet w przypadku długu zalecana jest ostrożność – i uważne oglądanie strumieni przychodowych centrów danych.

„Uważam, że obsługa zadłużenia w tym przypadku będzie w pełni zdeterminowana przez strumienie przychodów generowane przez AI w ogólnym ujęciu. Zatem, zakładając, że AI nadal będzie spełniać pokładane w niej nadzieje i nadal realizować prognozy przychodów, sądzę, że ta dźwignia finansowa i to zadłużenie są prawdopodobnie w porządku”

– mówi Matt Witheiler z Wellington Management. Wiele jest w tej wypowiedzi warunkowości i niepewności. Bańka AI, mimo że mówi się o niej często, że szybko zapewne nie pęknie, to jeszcze nie ten moment, inwestorzy jeszcze nie powiedzą „sprawdzam”. I tak zapewne będzie jeszcze w kolejnych kwartałach, bo oczy inwestorów skierowane są na dalszą przyszłość.

Ale ryzyk jest wiele i szansa, że niektóre z nich się zrealizują, jest spora. Pytanie więc bardziej brzmi, kiedy któreś z nich się zrealizuje. I w jakiej skali – czy bańka wybuchnie, powodując krach giełdowy i destabilizując gospodarkę, czy też po prostu ujdzie z niej nieco powietrza, urealniając wyceny, być może doprowadzając do pewnych bankructw, ale nie niszcząc gospodarki realnej.

Zobaczymy. Na razie wyceny spółek związanych z AI idą w jednym kierunku – do góry. Ale im dłużej to trwa, tym pilniejsze będzie zdywersyfikowanie w stronę bezpieczniejszych inwestycji.

———————————-

CZYTAJ TEŻ O BIGTECHACH:

———————————-

GEOPOLITYKA A CENY AKCJI:

———————————-

ZAPISZ SIĘ NA NASZE NEWSLETTERY:

>>> W każdy weekend sam Samcik podsumowuje tydzień wokół Twojego portfela. Co wydarzenia ostatnich dni oznaczają dla Twoich pieniędzy? Jakie powinieneś wyciągnąć wnioski dla oszczędności? Kliknij i się zapisz.

>>> Newsletter „Subiektywnie o Świ(e)cie i Technologiach” będziesz dostawać na swoją skrzynkę e-mail w każdy czwartek bladym świtem. Będzie to podsumowanie najważniejszych rzeczy, o których musisz wiedzieć ze świata wielkich finansów, banków centralnych, najpotężniejszych korporacji oraz nowych technologii. Kliknij i się zapisz.

———————————

ZNAJDŹ SUBIEKTYWNOŚĆ W SOCIAL MEDIACH

Jesteśmy nie tylko w „Subiektywnie o Finansach”, gdzie czyta nas ok. pół miliona realnych odbiorców miesięcznie, ale też w mediach socjalnych, zwanych też społecznościowymi. Tam krótkie spostrzeżenia o newsach dotyczących Twoich pieniędzy. Śledź, followuj, bądź fanem, klikaj, podawaj dalej. Twórzmy razem społeczność ludzi troszczących się o swoje pieniądze i ich przyszłość.

>>> Nasz profil na Facebooku śledzi ok. 100 000 ludzi, dołącz do nich tutaj

>>> Samcikowy profil w portalu X śledzi 26 000 osób, dołącz do nich tutaj

>>> Nasz profil w Instagramie ma prawie 11 000 followersów, dołącz do nich tutaj

>>> Połącz się z Samcikiem w Linkedin jak 26 000 ludzi. Dołącz tutaj

>>> Nasz profil w YouTube subskrybuje 12 000 widzów. Dołącz do nich tutaj

>>> „Subiektywnie o Finansach” jest już w BlueSky. Dołącz i obserwuj!

——————————–

ZOBACZ EXPRESS FINANSOWY:

———————————-

ZOBACZ NASZE ROZMOWY:

„Subiektywnie o Finansach” jest też na Youtubie. Raz w tygodniu duża rozmowa, a poza tym komentarze i wideofelietony poświęcone Twoim pieniądzom oraz poradniki i zapisy edukacyjnych webinarów. Koniecznie subskrybuj kanał „Subiektywnie o Finansach” na platformie Youtube